04 - Plotting

Vorgehen

flowchart TB
A(Daten einlesen) --> B(Übersicht verschaffen) --> C(Namen brauchbar machen) --> D(Ergeben die Daten Sinn?) --> E(Skalenwerte berechnen) --> F(...) --> G(Berichten der Ergebnisse)

style G fill: #009e73

Wie können wir Daten präsentieren?

Wie können wir Daten präsentieren?

ggplot2-Package

ggplot2-Package

Beispiele

Ⓒ Albert Rapp

ggplot2-Package

Beispiele

Ⓒ Georgios Karamanis

ggplot2-Package

Beispiele

Ⓒ Tanya Shapiro

ggplot2-Package

Beispiele

• Grammer of graphic

ggplot2-Package

Ressourcen

• ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis

• Data Visualization A practical introduction

• Fundamentals of Data Visualization

• Tidy Tuesday

• ggplot2

ggplot2-Package

Grundidee

1. Wir erstellen eine “Leinwand”
2. Auf der “Leinwand” werden Daten dargestellt
3. Daten können unterschiedlich dargestellt werden - welch Überraschung!
4. Die Darstellung erfolgt in “Schichten”
5. Feinjustierung

ggplot2-Package

Grundidee

1. Erstellen einer “Leinwand”

ggplot()-Funktion

ggplot()

ggplot2-Package

Grundidee

2. Darstellen von Daten

ggplot(data = mpg) # Welcher Datensatz soll dargestellt werden?

ggplot2-Package

Grundidee

2. Darstellen von Daten

ggplot(data = mpg,   
       aes(x = class,  # Daten die auf der X-Achse dargestellt werden
           y = hwy))   # Daten die auf der Y-Achse dargestellt werden

ggplot2-Package

Grundidee

3. Unterschiedliche Darstellung der Daten

ggplot(data = mpg,   
       aes(x = class,
           y = hwy)) + # "+" bedeuetet, dass zur Leinwand ewtas hinzugefügt werden soll
  geom_point()         # Jeder Messwert wird als Punkt dargestellt

ggplot2-Package

Grundidee

3. Unterschiedliche Darstellung der Daten

ggplot(data = mpg,   
       aes(x = class,
           y = hwy)) + 
  geom_col()           # Die absoluten Summenhäufigkeiten werden dargestellt

ggplot2-Package

Grundidee

3. Unterschiedliche Darstellung der Daten

ggplot(data = mpg,   
       aes(x = class,
           y = hwy)) + 
  geom_boxplot() # Die Boxplots werden dargestellt

ggplot2-Package

Grundidee

4. Darstellen in “Schichten”

ggplot(data = mpg,   
       aes(x = class,  
           y = hwy)) +
  geom_boxplot() + # Zunächst wird der Boxplot erstellt
  geom_jitter()    # Über dem Boxplot werden die einzelnen Messwerte noch als Punkte dargestellt

ggplot2-Package

Grundidee

4. Darstellen in “Schichten”

ggplot(data = mpg,   
       aes(x = class,  
           y = hwy)) +
  geom_jitter() +   # Zunächst werden die einzelnen Messwerte als Punkte dargestellt
  geom_boxplot()    # Über den Punkten werden die Boxplots erstellt

ggplot2-Package

Grundidee

5. Feinjustierung

ggplot2-Package

Grundidee

5. Feinjustierung

ggplot2-Package

Was brauchen wir?

• Data
• Aesthetic mappings, um Daten zu übertragen
• Geometrische Objekte, die wir sehen wollen
• Statistics, um Daten die wir visualisieren wollen
• Coordinates, um unseren Plot auszurichten
• Scales, um zu zeigen welche Werte wir plotten
• Facets, um den den Plot in kleinere aufzuteilen

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

Data - “aufgeräumte” Daten

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

Aesthetic mappings

Wir müssen unsere Daten in visuelle Elemente übertragen.

• Ausgaben
• Alter
• Land

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

Aesthetic mappings

Wir müssen unsere Daten in visuelle Elemente übertragen.

Beispielsweise

• Aausgaben ➜ y-Achse
• Alter ➜ x-Achse
• Land ➜ Form, Farbe, etc.

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

Geometrische Objekte

Welche geometrischen Objekte sollen dargestellt werden?

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

Unser erster Plot - hurra

ggplot(ds)

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

ggplot(ds, 
       aes(x = Alter,
           y = Ausgaben))

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

ggplot(ds, 
        aes(x = Alter,
            y = Ausgaben)) +
  geom_point()

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

ggplot(ds, 
        aes(x = Alter,
            y = Ausgaben,
            color = Land)) +
  geom_point() 

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

Unser erster Plot

ggplot(ds, 
        aes(x = Alter,
            y = Ausgaben,
            color = Land))  +
  geom_point() +
  geom_line(aes(group = Land))

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

Facets

ggplot(ds, 
       aes(x = Alter,
           y = Ausgaben,
           color = Land))  +
  geom_point() +
  geom_line(aes(group = Land)) +
  facet_wrap(~ Land)

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

Coordinates

ggplot(ds, 
        aes(x = Alter,
            y = Ausgaben,
            color = Land))  +
  geom_point() +
  geom_line(aes(group = Land)) +
  coord_flip()

ggplot2-Package

Was brauchen wir? - ein Beispiel

Geht das auch in schön(er)?

ggplot(ds, 
        aes(x = Alter,
            y = Ausgaben,
            color = Land))  +
  geom_point() +
  geom_line(aes(group = Land)) +
  theme_bw()

Übung

gapminder-Package

Übung

gapminder-Package

Übung

Entwicklung der Lebenserwartung

Wie hat sich die Lebenserwartung in Afghanistan im Vergleich zu Albanien entwickelt?

Erstellen Sie einen Plot der …

• die Entwicklung der Lebenserwartung anzeigt
• die Lebenserwartung sollen als Punkte angezeigt werden
• die Größe der Punkte soll der Population entsprichen
• das Design soll jenem des Wall-Street-Journals entsprechen

Tipp: Nutzen Sie das für das design das ggthemes-Package

Übung

Entwicklung der Lebenserwartung

So soll Ihr Plot aussehen

Übung

Entwicklung der Lebenserwartung

Lösung

gapminder |> 
  filter(country == c("Afghanistan", "Albania")) |> 
  ggplot(aes(x = year,
             y = lifeExp,
             color = country)) +
  geom_point(aes(size = pop),
             show.legend = FALSE) +
  geom_line() +
  scale_x_continuous(limits = c(1950, 2010),
                     n.breaks = 10) + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 80)) +
  labs(title = "Lebenserwartung",
       x = "Jahr",
       y = "Lebenserwartung") +
  ggthemes::theme_wsj(color = "gray") +
  theme(legend.title=element_blank())